上下文工程是构建有效AI代理的关键，强调为任务提供相关信息。与提示工程不同，它专注于填充上下文窗口，确保信息的相关性和有效性。文章讨论了上下文的组成部分及其在AI应用中的重要性，并提出了选择合适上下文和优化上下文窗口的策略。
本文探讨了自动驾驶车辆的安全需求，提出了一种基于智能体的检索增强生成方法，显著提升了信息相关性，为安全应用提供了新方案。
企业每天产生大量信息，常常分散在电子邮件、云存储和内部平台上，导致知识碎片化。GraphRAG结合生成AI和知识图谱技术，帮助员工快速找到所需数据，提升决策效率，增强知识管理，确保信息的相关性和可用性。
本研究提出了AgentCF++框架，解决了基于大型语言模型的用户代理在跨域推荐中信息相关性不足的问题。该框架通过双层内存架构和两步融合机制，有效过滤域特定偏好，并捕捉流行趋势的影响，实验结果显示其在多个数据集上优于基线模型。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
